Politique de gouvernance de l'IA 3DEye

1. Introduction

3DEye s'engage à déployer une IA éthique qui donne la priorité à la sécurité, à la transparence et aux droits fondamentaux. Cette politique garantit le respect du RGPD et des normes mondiales, en intégrant la confidentialité dès la conception (PbD) dans tous les systèmes d'IA.

2. Portée

Cette politique s'applique à :

1. Tous les modèles AI/ML (détection d'objets, reconnaissance faciale, RAPI)
2. Flux de travail de traitement des données
3. Intégrations tierces
4. Environnements de développement, de test et de production

3. Principes fondamentaux

3.1 Privacy by Design (conformité à la loi sur la confidentialité)

1. Minimisation des données : collectez uniquement les données essentielles (par exemple, anonymisez les visages dans des contextes non liés à la sécurité).
2. Protections par défaut :
   1. Chiffrement de bout en bout (AES-256) pour les données au repos/en transit.
   2. Pseudonymisation des données biométriques (RGPD Art. 4(5)).
3. Contrôle utilisateur :
   1. Opt-in explicite pour le traitement de reconnaissance faciale (RGPD Art. 9).
   2. Droit à l’effacement sans délai injustifié et conformément aux exigences légales aux États-Unis, au Canada, dans l’UE et ailleurs.

3.2 Équité et transparence

1. Atténuation des biais : audits réguliers des modèles d'IA pour détecter les préjugés démographiques/raciaux.
2. Explicabilité : fournissez des résumés en langage simple des décisions de l'IA (par exemple : « Pourquoi cela a-t-il été signalé ? »).

3.3 Sécurité et intégrité

1. MFA obligatoire pour accéder au système de gestion de l’IA.
2. Modélisation des menaces pour toutes les nouvelles fonctionnalités de l'IA.

4. Principes éthiques de l'IA

1. Justice. Assurez-vous que les systèmes d’IA ne font aucune discrimination et sont impartiaux. Des audits réguliers des biais dans les algorithmes d’IA seront menés auprès de divers groupes démographiques, avec une surveillance continue des taux de faux positifs/négatifs dans les catégories protégées.
2. Responsabilité. Établir une responsabilité claire pour les résultats de l’IA. Le personnel désigné sera responsable de la surveillance et des résultats des systèmes d'IA, avec des pistes de décision documentées pour toutes les actions générées par l'IA.
3. Transparence. Maintenir une documentation et une communication claires sur les capacités et les limites de l’IA. Les utilisateurs seront informés du moment où l’IA est utilisée et de la manière dont les décisions sont prises, y compris la divulgation des niveaux de confiance pour les systèmes de reconnaissance.
4. Surveillance humaine. Exiger une intervention humaine pour les décisions critiques. Les systèmes d’IA seront conçus pour permettre à l’homme de contourner les décisions automatisées, en particulier dans les scénarios critiques pour la sécurité impliquant des restrictions d’accès ou des alertes des forces de l’ordre.

5. Rôles et responsabilités

• Délégué à la protection des données (DPD) — Surveillance de la conformité RGPD/PIPEDA/CCPA, leadership DPIA
• Comité d'éthique de l'IA — Examiner et approuver les cas d'utilisation de l'IA à haut risque (par exemple, reconnaissance faciale)
• Développeurs — Implémenter la confidentialité dès la conception dans le code ; documenter les flux de données

6. Gestion des données

1. Stockage : données traitées conformément aux juridictions légales (par exemple, données de l'UE traitées au sein de l'EEE dans la mesure et de la manière prescrites par la législation locale.)
2. Rétention : données vidéo supprimées après 30 jours (configurable par client de caméra).
3. Évaluations d'impact (DPIA) : requises pour tous les systèmes d'IA traitant des données biométriques.

7. Cycle de vie du développement de l'IA

1. Conception:
   1. Mener une évaluation DPIA et des biais.
   2. Documenter la base juridique du traitement (RGPD art. 6).
2. Essai:
   1. Validez les modèles par rapport à divers ensembles de données (âge, origine ethnique, conditions d'éclairage).
3. Déploiement:
   1. Gestion du consentement des utilisateurs via API.
   2. Surveillance en temps réel des comportements anormaux.

8. Surveillance et audit

1. Trimestriel:
   1. Audits de biais à l’aide de boîtes à outils standard de l’industrie.
   2. Tests d'intrusion des API d'IA.
2. Annuel:
   1. Examen de la conformité RGPD/CCPA par des auditeurs externes.

9. Réponse aux incidents

1. Notification de violation dans les 72 heures : aux autorités et aux utilisateurs concernés (RGPD Art. 33).
2. Le Playbook spécifique à l'IA comprend des procédures de restauration du modèle et des protocoles de correction des biais.

10. Formation

Cours de formation des employés :

1. Exigences légales pour les équipes d'IA (annuel).
2. Développement éthique de l’IA (semestriel).

11. Examen des politiques

1. Mis à jour tous les 6 mois ou après :
2. Nouvelles réglementations sur l’IA (par exemple, loi européenne sur l’IA).
3. Incidents de sécurité impliquant les systèmes d’IA.

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Date d'entrée en vigueur : 27 mai 2026

Approuvé par : Viachaslau Hrytsevich, PDG

Référence de conformité : RGPD (Arts. 5, 9, 25, 33, 35), ISO/IEC 27001, NIST AI RMF

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